通过标签化之后的用户分层既能提升运营的效率，比如实现一对多运营、分群运营，更能减少对非目标用户群体的打扰，实现更高效率、更低成本的运营。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。RFM模型较为动态地展示了一个客户的全部轮廊，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。
RMF模型的概念及用途
RMF 模型概念：
R：Recency，消费间隔，表示客户最近一次购买的时间有多远
F：Frequency，消费频次，表示客户在最近一段时间内购买的次数
M：Monetary，消费金额，表示客户在最近一段时间内购买的金额
了解RMF三个指标，将指标作为XYZ坐标轴，将用户分为8类
表格形式的用户分类模型更直观
RMF 模型用途：
RFM模型适用于生产多种商品的企业，而且产品单价相对不高，如化妆品、小家电、超市等；它也适用于一个企业中只有少数耐久产品，但产品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM模型对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店等也很合适。
RFM模型也可以用于提高用户交易次数，业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。
在私域中用RMF模型去管理分析用户：
模型比较好理解，但是如何根据业务情况以及数据筛选得出这个模型需要费一些时间。之后我会单独写一篇RFM模型的文章，在这里我们先简单地了解下。
将所有用户的最近一次消费时间（R）、一段时间内（以30天为例）的消费频率（F）、总消费金额（M）这三大维度数据统计出来之后，进行排序，平均或按实际情况划分成5个档，并给1-5的评分（5为最高）。
比如，最近一次消费时间为5天以内的给5分、5-10天的给4分，以此类推……
比如，30天内消费频率在15次以上的给5分，10-15次的给4分，以此类推……
再将这张评分表对照用户的消费数据，给所有的用户打分。
全部用户打完分之后，再计算出R、F、M评分的平均分值。如果用户的评分大于平均值，那么他就对应“高”。
比如，甲用户M（消费金额）评分计算出来为4分，M平均评分为3.5分，那么他就属于“高”的消费金额。乙用户F（消费频率）评分计算出来为3分，F平均评分为4.1分，那么他就属于“低”的消费频率。然后将同一用户的三类标签进行评级，得出这张表（成交客户等级需根据业务实践而定）。
需要注意的是，用户分层只是过程，更重要的是分层之后所采取的运营动作。
比如，针对重要价值用户，他们对品牌的价值最大，那么就需要花更多的资源投入，去维护他们。
例如享受专属折扣、专属优惠券、专属会员日、专属的超预期服务（无忧退换货、极速退款、免费上门取件、双向包邮等）、定期送专属礼，或者再极端一点，还可以举办线下见面会，产生进一步的情感联系。
针对重要发展的用户，要做的运营动作，就是提频，比如开发轻会员锁客、促销活动、主题活动、种草群、打卡群等。针对一般挽留的用户，主要通过折扣优惠引导低频购买，再通过公众号、朋友圈、视频号、社群等渠道的内容建立信任。
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